healthcare

Orang yang sakit perlu meminum obat secara teratur. Tetapi jika mereka meminum obat yang salah – atau bahkan meminum dosis yang salah dari obat yang tepat- hasilnya bisa menjadi bencana.

Para professionaldi bidang medis mempunyai banyak hal yang dipertaruhkan untuk memastikan pasien mendapatkan obat yang tepat, dalam jumlah yang tepat, dan pada waktu yang tepat. Tetapi rumah sakit dan fasilitas medis lainnya adalah suatu sistem yang kompleks dan kesalahan dapat terjadi. Penerapan analisa data dan statistik dapat membantu mendeteksi di mana kesalahan terjadi sehingga perbaikan yang efektif dapat dilakukan, apakah itu di lantai pabrik atau di ICU.

Apakah Setiap Pasien Mendapatkan Obat yang Tepat?

Misalkan anda bekerja untuk sebuah rumah sakit yang kecil, dimana para staff nya memberikan obat untuk ratusan pasien setiap minggunya. Anda ingin memastikan setiap pasien mendapatkan jumlah yang tepat dari obat yang tepat padawaktu yang tepat. Tetapi selama 32 minggu terakhir pihak rumah sakit melihat adanya 156 kesalahan dalam memberikan obat- kesalahan yang terlalu banyak tentunya.Untuk memahami data kita, mari kita buka Assistant menu di Minitab software. Data yang anda miliki termasuk jumlah dari pasien yang dirawat setiap minggu dan jumlah kesalahan pengobatan yang terjadi.

Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Penting

Untuk dapat mengetahui lebih lanjut situasi yang dihadapi, maka anda mengumpulkan data yang lebih komprehensif menggunakan sampel acak(random sample) dari 100 kesalahan pengobatan, termasuk jenis kesalahan dan waktu dimana kesalahan terjadi.

Sebuah ide yang baik untuk selalu memvisualisasikan data kita, maka kita pilih Assistant > Graphical Analysis.

minitab 1

Kita ingin mengetahui jenis kesalahan pengobatan apa yang paling sering terjadi dan Assistant menu decision tree dapat memandu kita ke pilihan yang tepat. Karena kita ingin melihat jenis defect untuk jumlah data yang telah dikumpulkan, maka Assistant menu mengarahkan kita ke Pareto Chart.

minitab 2

Klik tombol nya dan isi dialog box yang muncul seperti di bawah ini:

Baca juga  KAI Berkomitmen untuk Capai Zero Net Emission

minitab 3

Grafik yang dihasilkan menunjukkan bahwa hampir 75% dari insiden menunjukkan bahwa pasien mendapatkan pengobatan yang terlalu sedikit atau mendapat pengobatan pada waktu yang salah.

minitab 5

Berdasarkan pengetahuan ini, maka anda dan tim anda dapat memikirkan dan melaksanakan perubahan pada proses yang dirancang untuk membantu staff rumah sakit untuk dapat memberikan para pasien dosis obat yang tepat dan berpegangteguh pada waktu pengobatan yang telah ditentukan oleh dokter mereka.

Membuat Before / After Control Chart

Setelah perubahan diterapkan, anda mengumpulkan data tambahan selama beberapa minggu untuk melihat apakah kesalahan telah berkurang. Data set anda termasuk jumlah dari pasien yang dirawat setiap minggu dan jumlah kesalahan pengobatan yang terjadi. Sekarang pihak administrasi ingin mengetahui efek apa yang terjadi setelah dilakukan perubahan.

Kita pilih Assistant > Before/After Control Charts. Untuk membuat grafik agar kita dengan mudah dapat melihat apakah perubahan yang dilakukan sesuai dengan yang diharapkan

minitab 6

karena data yang kita miliki adalah attribute data, dan karena setiap pasien dapat dikaitkan dengan lebih dari satu kesalahan pengobatan maka decision tree dari Assistant akan memandu Anda ke U Chart.

Lengkapi kotak dialog seperti yang ditunjukkan dibawah ini:

minitab 7

Dan akan menghasilkan grafik berikut:

minitab 8

Grafik diatas menunjukkan bahwa perubahan yang telah dilakukan memiliki dampak yang signifikan pada jumlah kesalahan dalam pengobatan. Grafik diatas juga menunjukkan bahwa proses yang baru ini stabil dan terkendali secara statistik.

Seperti apa yang diperintahkan oleh Dokter

Bahkan jika anda bukan seorang ahli statistik, anda bisa mendapatkan keuntungan dari menggunakan statistical tool untuk melihat data anda.

Dengan Assistant menu, mudah sekali untuk membuat Pareto Chart untuk mengidentifikasi dan memfokuskan upaya kita pada kesalahan pengobatan yang paling sering terjadi. Setelah anda menerapkan perubahan, Before/After Control Charts dari Assistant menu dengan mudah dapat mendemonstrasikan bahwa perbaikan yang dilakukan telah secara signifikan mengurangi jumlah kesalahan dalam pengobatan.

Baca juga  KAI Berkomitmen untuk Capai Zero Net Emission

Perbaikan apa yang dapat anda lakukan selanjutnya?

Artikel ini dibuat oleh Minitab. Baca lebih lanjut www.minitab.com